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我在随意搜寻的第 67 期，介绍了一个阅读方法，当时跟大家说要用这个方法读《详谈：左晖》，鸽了很久，本期终于更新上了。
简单介绍下这个阅读方法：
其实这个方法并不新颖，估计关注 PKM 的读者都知道，这个其实就是「Zettelkasten」（卢曼卡片盒笔记法），并且市面上也有很多标榜此方法的软件，所以我就想用实体卡，试试这个方法，看看用实体卡，到底跟用软件有什么不同。
区别一：可以全局视角去看笔记
我认为这是实体卡片记录与记录在 App 里最不一样的地方。当你将所有的笔记转移到卡片上后，就可以将卡片铺开，然后以一种宏观的视角去看卡片上的内容。当你将这些卡片都铺开后，你可以二次阅读卡片，然后将卡片任意拜访在不同的位置，从而发现卡片与卡片之间的联系。
可能是因为详谈一书的书写方式是对话式的，所以章节与章节之间的内容并不完全线性，更像一个网，比如在「做难而正确的事」这一章节中，左晖提到了创业的初心，而在书的最后「商业教育」里再次提到了，如果使用线性的记录方式，比如 Notion 或者 RoamResearch 记录，就只能通过前后翻阅笔记，或者给单条笔记打 tag 后，才能看到内容之间的联系。并且整个操作很不自然，你需要边写边打 tag ，而有些 tag 其实是在记录完才能整理出来的。
我一直觉得，有的书读起来很难，或者读完觉得内容很水。可能并不是作者不行，而是书本的线性展示问题。
因为人的思考方式是网状的，但要将思考转移成文字，就需要通过树状的语法，以及线性的文字将思考记录下来。这样做除了考验作者的能力外，还会考验读者的「转网」能力，需要将这些线性的内容转为网状的思考。特别是一些讲框架知识书籍，读完估计大家都会觉得好像这本书没讲什么内容，不够深入，反而一些使用所谓的金字塔原则撰写的书籍，会更令人喜欢。因为读者只需要跟着作者一条线往下走就行了，不需要「转网」。所以著名教科书《如何阅读一本书》，才会推荐各位在读书的时候，先看目录，并且记笔记的时候，要按照目录将大纲记录下来，
区别二：卡片空间限制内容
说完好处，就要说下坏处了，最令我难受的是卡片空间问题，比如上面照片上展示的那个卡片，上面那句「你想要得到什么东西，最好的方式就是能配得上它」，这句话其实是查理·芒格说的，但此时我就需要在卡片背面写上相关的介绍，如果再深入一些，还需要另起一张卡片做进一步的记录，比如要去看查理·芒格说这句话的时候，上下文是怎样的，句子中的「它」是什么，等等。我们搜寻到的内容可能是文字，也有可能是图片，甚至可能是视频。
此时需要记录这些信息，就很困难，我们不可能将图片或者视频打印到卡片上。从这方面来说，电子版笔记优势就很明显了。
那有没有比较好的记录方式？
那有没有兼顾实体卡片笔记以及电子版笔记好处的记录方式呢？
我首先想到的就是在线白板工具，白板的展示方式可以提供类似真实卡片那样的宏观视角，同时也可以任意摆弄卡片与卡片之间的位置，帮助我们更好地探索内容与内容之间的联系。
思来想去，我最后决定使用一款叫 Heptabase 的软件，然后我将所有的卡片都记录在了这上面。稍微解释下我的笔记（见下图）：
因为书本的内容相对来说比较少，卡片量不是很大，所以看上去好像没啥内容，但如果我想要进一步研究左晖，我就可以在此基础上做更多的调研，比如进一步搜索他对招聘的看法等，这样我就能像侦探剧里面的侦探那样，慢慢掌握整个网。最后再用这上面的信息，作为基础，写出线性的文章。
就目前我的使用感受来看，这个软件更适合「探索」或者「思考」场景，我用这个软件的时间还不长，后续我会使用这款软件记录更多的笔记，到时再给大家聊下我的使用感受（哈哈，刚填完一个坑，又挖了一个）
看完我的试用记录后。如果你还想了解 Heptabase ，不妨看看它的 Co-founder Alan Chan 写的文章。因为作者是台湾人，所以每篇文章最后还有中文版。以下是按发布顺序排序的几篇有关 vision 的文章，推荐给大家：
如果你遇到有意思的 Creator （中外都行），不妨填写此表单，向我推荐😁
本周推荐一个有 405 万订阅观众的 YouTube 频道，正如频道名所示，这个频道主要是讲人体解剖相关的内容。但请注意，你可以先看完我的介绍，再点进去看。
这个视频的内容稍微有点不一样。一般印象中讲这类内容的视频，都会用动画，或者模型讲解，但这个频道展示的是真实的人体器官，是的，你没看错，是真实的器官，只不过展示前已经做了一些处理，让其看起来没那么血腥。
本周分享 Open AI CEO Sam Altman 在 Greylock 上的分享：AI for the Next Era。可能有些读者对 Open AI 比较陌生，我在 #62 期分享过他们的产品 DALL·E2，这个产品可以通过 AI 将文字转为图片。最近越来越多类似的产品出现，大家也会好奇，未来这个领域会是怎样的？
我稍微总结了下访谈的内容，Sam 认为未来会有以下几个趋势：
这个分享很长，感兴趣的读者可以去看看，我个人对最近一些 AI 产品的出现，最大的感受是「可能真的未来已来」，在5、6年前大家讲 AI 会改变世界，但好像除了玩玩国际象棋、围棋就没有什么应用了，AI 离我们还很远。但最近 C 端领域的应用越来越多，真的让我有一种「未来」感。
本周的互动问题（你可以通过回复本邮件，或者通过评论公众号的方式和我互动）：
你们国庆假期有什么计划吗？出游？还是在家宅？
上周收到不少同学的回信，上周的问题是：
大家觉得目前这种互动方式是否好？有没有更有意思的玩法？
Jimmy：
收集了几位朋友的反馈，我目前可能会考虑以下两种互动方式：
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